建模的理由：外推
建模的另一个常见用途是进行外推，用于估计测量数据范围（time 的最小值和最大值）之外的取值。在本练习中，我们测量了 0 到 5 小时内的行驶距离，但我们想估计 8 小时能行驶多远。沿用上一个练习的数据集，我们已经拟合了一个线性模型 distance = model(time)。请使用该 model() 来预测一个远大于测量中其它时间点的 time 对应的行驶距离。
本练习是课程的一部分
Python 线性建模入门
练习说明
- 使用
distance = model(time)将预测外推到测量范围之外，在time=8小时时进行计算。 - 打印预测的
distance，然后检查它是否小于或等于400。 - 如果您的汽车满油最多能行驶
400英里，而开车回家需要 8 小时，您能不加油直接到达吗？若能到达则应令answer=True，若会没油则令answer=False。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Select a time not measured.
time = 8
# Use the model to compute a predicted distance for that time.
distance = model(____)
# Inspect the value of the predicted distance traveled.
print(distance)
# Determine if you will make it without refueling.
answer = (____ <= 400)
print(answer)